Мои эксперименты с глубоким обучением для обнаружения рисков в финтехе

Оценка риска в финтехе, постоянно развивающейся отрасли, получает значительные преимущества от глубокого обучения. В рамках этого исследования были проведены разнообразные эксперименты по глубокому обучению с целью улучшения механизмов обнаружения риска. Традиционные системы, основанные на правилах, в финтехе не гибки и часто пропускают тонкие паттерны данных, в то время как глубокое обучение может обобщать большие наборы данных и выявлять неинтуитивные структуры. Эксперимент 1 использовал простую нейронную сеть с TensorFlow на исторических транзакционных данных, достигнув точности в 85%, но столкнувшись с проблемами в обнаружении сложных видов мошенничества. Эксперимент 2 применил сверточные нейронные сети (CNN), обычно используемые в обработке изображений, к временным рядам, достигнув точности в 87% и выявив более сложные паттерны. Эксперимент 3 исследовал рекуррентные нейронные сети (RNN), особенно LSTM, за их способность распознавать временные структуры данных, что привело к точности в 92%. Заключительный эксперимент, представляющий собой ансамбль моделей CNN и LSTM, достиг выдающейся точности в 95%, используя преимущества обоих моделей. Основные выводы подчеркивают важность качества данных, пригодность конкретных моделей для различных типов данных и превосходную производительность ансамблевых моделей. Непрерывная переподготовка и обновление моделей являются критически важными в постоянно меняющемся ландшафте финансовых рисков. Способность глубокого обучения адаптироваться и учиться со временем делает его ценным активом в финтехе.